matlab 稀疏矩阵

MATLAB的矩阵有两种存储方式，完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 
将矩阵的全部元素按列存储，矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中。 2.稀疏存储方式 
仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置，即行号和列号，显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的。 设  
   1 0 0 0 A=   0 5 0 0    2 0 0 7  
是具有稀疏矩阵特征的矩阵，其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1，0，2，0，5，0，0，0，0，0，0，7 其稀疏存储方式如下： 
（1，1），1，（3，1），2，（2，2），5，（3，4），7 括号内为元素的行列位置，后面为元素值。 
当矩阵非常的“稀疏”时，会有效的节省存储空间。  
1.1.2稀疏存储方式的产生  
1.将完全存储方式转化为稀疏存储方式 
A=sparse(S);将S矩阵转换为稀疏矩阵A; 
sparse(m,n);产生m*n的所有元素都为0的稀疏矩阵 
sparse(u,v,S);S为建立系数矩阵的非零元素，u(i),v(i)分别为S(i)的行和列下标，S,u,v为等长向量。 
[u,v,S]=find(A);返回矩阵A中非零元素的下标和元素，返回值可以作为sparse(u,v,S);的参数 
full(A);返回和稀疏存储方式A对应的完全存储方式。 
例如 
X=[2,0,0,0,0;0,0,0,0,0;0,0,0,5,0;0,1,0,0,-1;0,0,0,0,-5] A=sparse(X) A= 
    (1,1) 2     (4,2) 1     (3,4) 5     (4,5) -1     (5,5) -5 
A就是X的稀疏存储方式。  
2.产生稀疏存储矩阵 
sparse可以讲完全存储方式转换为稀疏存储方式，那么，当使用稀疏矩阵时，要先产生完全存储方式的矩阵，然后再转换，这显然是不可取的，MATLAB有自己产生稀疏矩阵的函数spconvert： 
B=spconvert(A);A为一个m*3或m*4的矩阵，A的每一列的意
义分别为： 
（i，1）第i非零元素所在行 （i，2）第i非零元素所在列 （i，3）第i非零元素的实部 （i，4）第i非零元素的虚部 
 
 
3.带状稀疏存储矩阵 
举个例子： 
  
 
 
是一个具有稀疏性质的带状矩阵。 


首先，找出矩阵的特征数据： 
  
 
 
B为三条对角线元素，d为对角线号，-3为主对角线下第三条，0为主对角线，3为主对角线上第三条。 可以利用spdiags产生稀疏矩阵 A=spdiags(B,d,5,6); 
也就是spdiags的调用格式 A=spdiags(B,d,m,n); 
B为r*p阶矩阵，r=min(m,n)，p为原带状矩阵中所有非零对角线的条数，B的第i列即为原带状矩阵的第i条非零对角线。 spdiags的其他调用格式： 
[B.d]=spdiags(A);从原带状矩阵提取全部对角线元素赋给B并把对角线位置赋给d； 
B=spdiags(A,d);从带状矩阵中提取由d指定的非零对角线元素构成的矩阵； 
E=spdiags(B,d,A);将A中d指定的对角线元素由B代替构成新矩阵E。 
  
4.单位矩阵的稀疏矩阵  
speye(m,n);产生m*n的稀疏存储单位阵。